2
ОГЛАВЛЕНИЕ
Список используемых сокращений...................................... 5
Введение............................................................ 9
Глава 1. Анализ приоритетных задач и разработка структуры спутникового мониторинга лесов..................................... 18
1.1 Структура и факторы динамики лесов, их роль в глобальных экологических процессах............................................ 18
1.2 Использование данных дистанционного зондирования со спутников
для мониторинга лесов............................................... 31
1.3 Приоритетные задачи и структура системы спутникового
мониторинга лесов.................................................. 40
Выводы к первой главе.............................................. 54
Глава 2. Картографирование лесов и других типов наземных экосистем Северной Евразии поданным спутниковых наблюдений 57
2.1 Оценка возможностей использования данных SPOT-Vegetation для картографирования лесных экосистем................................. 60
2.2 Методические принципы картографирования наземных экосистем
по спутниковым данным............................................... 71
2.3 Предварительная обработка спутниковых изображений и получение специализированных продуктов данных................................ 75
2.4 Классификация типов наземных экосистем по спутниковым данным 86
2.5 Валидация результатов картографирования лесов Северной Евразии 96
Выводы ко второй главе............................................ 103
Глава 3. Глобальный мониторинг повреждений лесов пожарами но временным сериям данных спутниковых наблюдений 105
3.1 Анализ предпосылок для разработки метода и технологии спутникового мониторинга повреждений лесов пожарами............... 105
3.2 Разработка метода детектирования повреждений лесов пожарами по спутниковым данным................................................ 116
3.3 Циркумполярная оценка площадей повреждений лесов пожарами .... 129
3
3.4 Валидация результатов картографирования повреждений лесов
пожарами........................................................... 136
Выводы к третьей главе............................................ 150
Глава 4. Методы оценки состояния и динамики лесов по многоспектральным спутниковым данным............................... 152
4.1 Методы декомпозиции спектральных смесей для оценки структуры
и состояния лесов по спутниковым данным............................ 152
4.2 Исследование возможностей оценки породно-возрастной структуры лесов по спутниковым данным........................................ 156
4.2.1 Оценка разделимости классов лесных земель и насаждений по спектрально-отражательным характеристикам.......................... 156
4.2.2 Эксперименты по оценке породной структуры лесов по спутниковым изображениям........................................... 162
4.3 Оценка степени повреждения лесов насекомыми по спутниковым изображениям....................................................... 174
4.4 Методы выявления изменений в лесах по спутниковым данным 188
4.4.1 Выявление изменений в лесах с использованием спутниковых изображений и базы данных ГИС лесоустройства....................... 198
4.4.2 Сравнительный анализ различных методов выявления изменений в
лесах но разновременным спутниковым изображениям................... 206
Выводы к четвертой главе........................................... 218
Глава 5. Информационная система представления результатов спутникового мониторинга лесов..................................... 219
5.1 Исходные предпосылки для разработки и назначение информационной системы TerraNorte.................................. 219
5.2 Структура и функциональные возможности информационной системы TerraNorte................................................. 223
5.3 Особенности программно-аппаратной реализации информационной
системы TerraNorte................................................. 230
Выводы к пятой главе............................................... 233
4
Заключение........................................................ 234
Библиографический список.......................................... 237
Приложение 1. Характеристики некоторых спутниковых приборов
дистанционного зондирования для мониторинга лесов................. 264
Приложение 2. Список публикаций по результатам диссертационной
работы............................................................ 271
Приложение 3. Список научных конференций и семинаров, на которых докладывались результаты диссертационной работы................... 288
5
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
Сокращения названий и выражений на русском языке
АФС - Аэрофотоснимок
ГИС - Географическая информационная система
ГУЛ - Государственный учет лесов
ЕС - Европейский Союз
ИК - Инфракрасный
ИКИ - Институт космических исследований
ИЛ - Институт леса
ИСЗ - Искусственный спутник Земли
ИСЗФ - Институт солнечно-земной физики
КФС - Космический фотоснимок
МГБП - Международная геосферно-биосферная программа
МИР - Министерство природных ресурсов
МСУ-С - Многоспектральное сканирующее устройство среднего
разрешения
МСУ-Э - Многоспектральное сканирующее устройство высокою
разрешения
ООН - Организация Объединенных Наций
РАН - Российская Академия Наук
РЕСУРС-01 - Российский природо-ресурсный спутник
СВЧ - Сверхвысокочастотный
СНГ - Содружество Независимых Государств
СО РАН - Сибирское отделение РАН
ФАО - Всемирная продовольственная организация
ФАР - Фотосинтетически активная радиация
ЦЭПЛ - Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов
6
ASTER
ATSR AVHRR BGWI В R DF
EC
ENVISAT
ERS
ESA
ESRI
ETM+
fPAR
GBA2000
Сокращения иностранных названий и выражений
- Advanced Spaceborne Thermal Emission and reflection Radiometer Усовершенствованный космический радиометр термальной эмиссии и отражения
- Along Track Scanning Radiometer Вдольтрассовый сканирующий радиометр
- Advanced Very High Resolution Radiometer Усовершенствованный радиометр очень высокого разрешения
- Bi-spectral Gradient Wetness Index Двуспектральный градиентный индекс влажности
- Bi-directional Reflectance Distribution Function Двунаправленная функция распределения отражения
- European Commission Европейская комиссия
- Environmental Earth-Observing Satellite
Спутник дистанционного зондирования окружающей среды
- European Remote Sensing satellite
Европейский спутник дистанционного зондирования
- European Space Agency Европейское космическое агентство
- Environmental Systems Research Institute Институт исследований систем окружающей среды
- Enhanced Thematic Mapper Усовершенствованный тематический картограф
- Fraction of the Photosynthetic Active Radiation Доля фотоситнетически активной радиации
- Global Burned Area 2000 project
Проект по глобальному картографированию площадей пожаров
GLC2000
ЮВР
IRS
JERS
JRC
LAI
Landsat
LCCS
LSMA
MERIS
MISR
MODIS
MSS
7
2000 года
- Global Land Cover 2000 project
Проект по глобальному картографированию наземных экосистем по состоянию на 2000 год
- International Global Biosphere Programme Международная глобальная биосферная программа
- Indian Remote Sensing satellite system
Индийская спутниковая система дистанционного зондирования
- Japanese Earth Resources Satellite
Японский спутник по изучению ресурсов Земли
- Joint Research Centre Объединенный исследовательский центр
- Leaf Area Index
Индекс листовой поверхности
- Land Remote-Sensing Satellite
Спутник дистанционного зондирования Земли
- Land Cover Classification System Система классификации земного покрова
- Linear Spectral Mixture Analysis Линейный анализ спектральных смесей
- MEdium Resolution Imaging Spectrometer Видеоспектрометр среднего разрешения
- Multi-angle Imaging Spectro-Radiometer Многоугловой видеоспсктрорадиометр
- MODerate Resolution Imaging Speetro-radiometer Видеоспектрорадиометр среднего разрешения
- Multi-Spectral Scanner Многоспектральный сканер
8
NASA - National Aeronautic and Space Agency
Национальное агентство по аэронавтике и космосу
NDVI - Normalised Difference Vegetation Index
Нормализованный разностный вегетационный индекс
NEESPI - Northern Eurasia Science Partnership Initiative
Научная партнерская инициатива по Северной Евразии
NIR - Near Infra Red
Ближний инфракрасный
NOAA - National Ocean and Atmospheric Agency
Национальное агентство по океану и атмосфере
NPP - Net Primary Production
Чистая первичная продукция
SAR - Synthetic Aperture Radar
Радиолокатор с синтезированной апертурой
SAI - Surface Anisotropy Index
Индекс анизотропности отражения поверхности
SPOT - Systcmc Pour l'Observation de la Terre
Система наблюдения Земли
SWIR - Short Wave Infra Red
Средний инфракрасный
I'M - Thematic Mapper
Тематический картограф
WiFS - Wide-Field Sensor
Широкозахватный сенсор
WLI - Wave Likeness Index
Индекс волнового подобия
ВВЕДЕНИЕ
9
Наблюдаемое с середины XIX века нарастание тесно взаимосвязанных процессов глобальных изменений климата и биосферы является предметом пристальных исследований, и находится в фокусе внимания международных политических институтов, требуя выработки адекватных механизмов реагирования с целью обеспечения устойчивого развития экосистем различных уровней и человеческого сообщества [169, 170]. Результаты исследований указывают на возможную связь происходящего глобального потепления с процессами деградации экосистем, вызываемых, в частности, нерациональным лесопользованием, изменениями качественного состава лесов, повышением их горимости вследствие антропогенного влияния, гибелью леса в результате техногенного воздействия или массового размножения насекомых, несбалансированной эксплуатацией сельскохозяйственных и пастбищных земель и ряда других факторов Г184].
Леса выполняют функцию регулятора фундаментальных природных процессов на планете, отвечающих за обмен энергией и веществом, одновременно играя огромную социально-экономическую роль в жизни человечества. Характеристики состояния и динамики лесов в значительной мере определяют параметры физических процессов обмена энергией и веществом между биосферой, атмосферой и гидросферой (альбедо, потоки тепла и влаги, циклы углерода).
Большие площади лесов и возможность длительного депонирования в них живого органического вещества, обуславливают высокий удельный вклад лесных биомов в общую наземную биомассу. По некоторым оценкам, около 87% фитомассы наземных и пресноводных экосистем планеты приходится на лесные зоны, интразональные леса и лесонасаждения других природных зон [42]. При рассмотрении глобального круговорота веществ лесам принадлежит основополагающая роль в поддержании баланса углерода [85].
10
Аккумулирование углерода в лесных экосистемах в последние годы приобретает чрезвычайно большое значение в связи с увеличением содержания С02 в атмосфере и вызываемого этим обстоятельством, так называемого, «парникового эффекта» [167]. При этом, современные модели глобальных изменений климата и биогеохимических циклов основаны на использовании, в числе других входных параметров, регулярно обновляемых данных о биофизических характеристиках лесного покрова (доля поглощенной фотосинтетически активной радиации, площадь листовой поверхности и др.).
Произрастающие на территории России леса включают более одной пятой (22%) мировых запасов древесины [143]. Как важнейший компонент биосферы и источник ценных ресурсов леса России имеют не только общенациональное, но и глобальное экологическое, экономическое и социальное значение. Их сохранение и рациональное использование является необходимым условием обеспечения экологической безопасности и устойчивого развития не только нашей страны, но и всего мирового сообщества [44, 92].
Вместе с тем, обеспеченность информацией о состоянии и динамике российских лесов все еще остается недостаточной и не полностью отвечает современным требованиям устойчивого управления лесами. Особенно это относится к регионам Сибири и Дальнего Востока, включающих почти 80% площади лесов России, для значительной части которых характерны относительно невысокая точность и периодичность получения данных лесоинвентаризации [26]. Мониторинг изменений лесного покрова под воздействием основных деструктивных факторов (пожары, вырубки, насекомые и т.д.) и лесовосстановительных процессов проводится лишь на части этой территории либо эпизодически.
Получение своевременной и точной информации о состоянии и динамике лесных экосистем призвана обеспечить система мониторинга лесов, базирующаяся на использовании современных средств и методов сбора и обработки данных. Информационная эффективность данных дистанционного зондирования со спутников для решения широкого круга задач мониторинга
11
лесов сейчас не вызывает сомнений у большинства ученых и специалистов в этой области [70, 76]. Тем ни менее, в силу влияния ряда факторов они все еще не нашли должного практического применения, адекватного их потенциальным возможностям. К числу объективных сдерживающих факторов до недавнего времени можно было отнести ограниченную доступность данных с современных спутниковых систем, отсутствие соответствующих программнотехнических средств, и, наконец, недостаточное развитие методов тематической обработки спутниковых изображений. Снижение и даже снятие большинства этих ограничений, нарастающие влияние практических достижений в сопряженных научно-технических областях, таких как геоинформатика и телекоммуникации, являются характерными чертами нынешнего этапа развития мониторинга лесов.
Запуск в эксплуатацию новых систем дистанционного зондирования Земли, развитие сети станций приема спутниковых данных [21, 35, 60, 91, 214], активизация деятельности отечественных и зарубежных компаний по распространению спутниковой информации [65, 66] уже сейчас делают доступными для оперативного использования изображения со спутников «Метеор-3», NOAA, SPOT, Terra, Aqua, EN VIS AT, Landsat, ERS, JERS и некоторых других. Современный этап развития спутниковых методов наблюдения Земли, характеризуемый наличием не только множества приборов, обеспечивающих измерения в широком диапазоне длин волн и значений пространственного разрешения, но и качественно новым уровнем доступности данных пользователям, открывает не имевшиеся ранее возможности практического построения систем мониторинга на континентальном и глобальном уровнях.
Нарастающие темпы работ по созданию цифровых карг и баз данных о состоянии лесов и факторах воздействия на них позволяют говорить о возможностях практического использования преимуществ интеграции спутниковых изображений в геоинформационные системы [8, 64, 73]. Массовая доступность компьютерных средств телекоммуникации на основе сети
12
Интернет дает принципиально новую возможность перехода на современные технологии доставки спутниковых данных пользователям, создания и поддержания в актуальном состоянии пространственно распределенных баз данных [61].
Необходимость осуществления мониторинга лесов на огромных территориях, особенности природно-географических условий и недостаточное развитие инфраструктуры ряда регионов побуждают рассматривать
дистанционные, и, в особенности, спутниковые, наблюдения в качестве приоритетного источника информации о состоянии и динамике лесов, что определяет актуальность развития соответствующих методов обработки получаемых данных. Использование методов дистанционного зондирования обеспечивает практически не достижимое другими существующими
средствами повышение уровня достоверности, оперативности и регулярности измерения ключевых характеристик состояния и динамики лесного покрова. Основу разрабатываемых методов обработки данных дистанционного зондирования составляют теоретически и экспериментально устанавливаемые взаимосвязи между измеряемыми спутниковыми приборами спектрально-энергетическими параметрами отраженного или собственного излучения наблюдаемой поверхности, а также структурными, физиологическими,
биофизическими и другими характеристиками лесов.
Цель и задачи исследований. Целыо проведенных исследований являлась разработка новых методов обработки данных спутниковых наблюдений в оптическом диапазоне электромагнитного спектра для решения широкого круга задач мониторинга лесов. Достижение данной цели потребовало решения следующих задач:
- обоснование приоритетных направлений развития методов оценки состояния и динамики лесов по данным спутниковых наблюдений на основе анализа современных задач мониторинга лесных экосистем и технических средств дистанционного зондирования;
13
- проведение комплексных экспериментальных исследований информационных возможностей современных спутниковых приборов дистанционного зондирования;
- разработка новых признаков распознавания различных типов лесных экосистем и ассоциированных с ними объектов и явлений на основе использования временных серий данных спутниковых наблюдений;
- разработка комплекса автоматизированных и автоматических методов обработки данных спутниковых наблюдений для решения задач картографирования, оценки состояния и динамики лесов;
- разработка информационной системы для обеспечения эффективного доступа к результатам спутникового мониторинга лесов на различных уровнях пространственной дифференциации.
Методы исследований. В работе использованы методы контроля состояния природной среды с помощью оптико-электронных систем дистанционного зондирования, методы распознавания образов и обработки изображений, математического моделирования, анализа временных серий данных, математической статистики, геоинформатики, системного и п рикладного программирования.
Научная новизна работы. В работе предложена отвечающая современным требованиям структура системы дистанционного мониторинга лесов и обоснован состав измеряемых характеристик лесной растительности. Наряду с этим диссертационная работа содержит следующие обладающие научной новизной результаты оригинальных исследований и разработок автора:
- методы предварительной обработки временных серий данных спутниковых наблюдений и формирования свободных от влияния облачности и других мешающих факторов композитных спутниковых изображений для повышения эффективности решения тематических задач мониторинга лесов;
14
- методы оценки по спутниковым данным качественных и количественных характеристик лесных и других типов наземных экосистем на основе спектральных, спектрально-временных и спектрально-угловых признаков;
- методы детектирования и оценки повреждений лесов под воздействием природных и антропогенных деструктивных факторов по многолетним временным сериям данных спутниковых наблюдений в оптическом диапазоне длин волн;
- полученные с использованием разработанных в диссертационной работе методов результаты экспериментальных исследований и уникальные тематические продукты и базы данных, позволяющие оценивать состояние и динамику лесов на континентальном и глобальном уровнях пространственного охвата.
Основные защищаемые положения.
1. Методы предварительной обработки временных серий спутниковых данных для компенсации влияния облаков, сезонного присутствия снежного покрова, различий в условиях наблюдения поверхности и аппаратурных помех;
2. Система признаков для классификации лесов и других типов наземных экосистем, получаемая по временным сериям данных спутниковых наблюдений на основе спектральных, спектрально-временных и спектрально-угловых отражательных характеристик подстилающей поверхности;
3. Метод картографирования лесных и других типов наземных экосистем по спутниковым данным на основе комплексного использования измеренных характеристик отраженного излучения и вспомогательных данных о подстилающей поверхности, а также созданная с использованием разработанного метода карга наземных экосистем Северной Евразии;
4. Автоматический метод выявления повреждений лесной и другой растительности пожарами по временным сериям спутниковых данных и
15
созданная на его основе многолетняя циркумполярная база данных о пирогенных повреждениях в различных типах наземных экосистем;
5. Методы оценки породной структуры лесов и степени повреждения насаждений насекомыми по многоспектральным спутниковым изображениям на основе использования моделей спектрального смешения;
6. Методы выявления по разновременным многоспектральным спутниковым изображениям изменений в лесах под воздействием различных деструктивных факторов;
7. Информационная система спутникового мониторинга лесов, обеспечивающая систематизированное хранение и обновление банка данных о состоянии и динамике лесного покрова, а также доступ пользователей к результатам мониторинга для решения задач управления природными ресурсами, охраны окружающей среды и проведения исследований динамики биосферы и климата.
Практическая значимость. Полученные автором результаты нашли использование при создании действующих систем спутникового мониторинга лесов, выполнении научных и прикладных проектов, а также при проведении фундаментальных исследований. Созданная карта наземных экосистем Северной Евразии в настоящее время насчитывает более 300 зарегистрированных пользователей в различных странах мира. Она стала составной частью глобальной базы данных ОЕС 2000, принята в качестве базовой карты в рамках международной инициативы КЕЕ8Р1 по изучению Северной Евразии, используется как информационная основа в системах мониторинга лесных пожаров и лесопатологического мониторинга.
Разработанный метод картографирования повреждений растительности пожарами по спутниковым данным позволил впервые сформировать многолетний циркумполярный банк данных о пройденных огнем площадях. Использование банка данных открывает возможность оценки объемов пирогенных эмиссий углерода в атмосферу, что позволяет его рассматривать в качестве элемента информационного обеспечения реализации Киотского
16
протокола к Рамочной конвенции ООН об изменении климата. Созданная технология картографирования поврежденной огнем растительности используется в составе Информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ.
Методы выявления и оценки изменений в лесах по спутниковым изображениям были использованы при реализации ряда международных проектов, в частности, проекта Всемирного банка но оценке повреждений лесов Красноярского края сибирским шелкопрядом, проекта по изучению бореальных1 лесов Рабочей группы по окружающей среде Российско-Американской комиссии по экономическому и технологическому сотрудничеству, научно-исследовательских проектов в рамках программ Европейской комиссии.
Разработанные базы данных включены в информационную систему ТеггаЫоПе и используются при моделировании биогеохимических циклов, оценке биологического разнообразия и в исследованиях взаимодействия лесов с климатической системой и обществом.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были доложены на 60 российских и международных симпозиумах, конференциях, семинарах и научных совещаниях в Москве, Санкт-Петербурге, Красноярске, Иркутске, Томске, Новосибирске, Суздале, а также в Австрии (Вена), Германии (Гамбург, Йена, Берлин), Италии (Рим, Испра), Канаде (Монреаль), США (Вашингтон, Мэриленд), Франции (Париж, Тулуза, Монпелье), Китае (Пекин), Словакии (Братислава).
Личный вклад. Представленные в диссертационной работе методы обработки данных спутниковых наблюдений для оценки состояния и динамики лесов разработаны лично автором или под его непосредственным научным руководством.
1 Бореальные экосистемы - это экосистемы бореальной или, другими словами, северной (от греческого Borealis) биоклиматической зоны Земли. Часто в качестве синонима борсальным экосистемам используется термин таежные экосистемы.
17
Публикации. По результатам исследований и разработок по теме диссертации опубликовано 1 15 печатных работ, в том числе 72 научных статьи в российских и зарубежных периодических научных изданиях, сборниках докладов симпозиумов и конференций, официальных изданиях Европейской комиссии и других организаций.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и приложений. Объем диссертации составляет 291 страницу, включая 78 рисунков и 29 таблиц. Библиографический список содержит 244 литературных источника.
Автор глубоко признателен академику A.C. Исаеву за поддержку проводимых научных исследований и плодотворное сотрудничество, а также д.с.-х.н. В.И. Сухих и д.с.-х.н. Г.Н. Коровину, оказавших методологическую помощь в исследованиях. Многолетнее творческое сотрудничество с д.т.н. Е.А. Лупяном и к.т.н Д.В. Ершовым позволило реализовать некоторые важные научные результаты работы в виде широко используемых информационных технологий спутникового мониторинга. Автор пользуется возможностью выразить благодарность также всем коллегам из Отдела технологий спутникового мониторинга Института космических исследований РАН, сотрудничество с которыми способствовало исследованиям автора.
18
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРИОРИТЕТНЫХ ЗАДАЧ И РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА ЛЕСОВ
1.1 Структура и факторы динамики лесов, их роль в глобальных
эколо! ичсских процессах
Общая площадь лесов мира, согласно выполненной Лесным Департаментом ФАО ООН оценке мировых лесных ресурсов [143, 1541, составила в 2000 году 3869,455 млн. га, или 29,6% от площади земной поверхности планеты. При этом на долю циркумполярного пояса бореальных лесов (рис. 1.1), охватывающих обширные пространства Евразии и Северной Америки, приходится 1713,5 млн. га лесной площади, а наибольшая доля лесов и запасов древесины сосредоточена в России (таблица 1.!) [143].
Таблица 1.1
Площади и древесные запасы бореальных лесов мира
Показатель Регионы циркумполярного пояса бореальных лесов
Россия Другие страны СНГ Страны ЕС Канада США
Площадь, 106га 886,5 47,3 72,4 416,1 291,2
% 51,7 2,8 4,2 24,3 17,0
Запасы, 109 м3 85.5 4,0 6,8 29,4 29,6
% 55,0 2,6 4,4 оо 19,1
Пространственно-географическое распределение лесов, их породная и возрастная структура, полнота и запас насаждений обуславливается сложным комплексом природных факторов, а также воздействием человека, оказывающего влияние на лесной покров планеты на протяжении многих тысячелетий.
19
Рис. 1.1 Циркумполярный пояс бореальных лесов
Разнообразие климатических, почвенных и топографических факторов определяет различие лесорастительных условий, основной закономерностью которых является зональность (рис. 1.2) [58].
Лес1фас<и1агмм »мы ЯП Эоиа кясл^сшо* 1устым
|Эоа 'упчл. Р—
Зон» Тумиры ГО»11—
Эммеопмярм
Зоа гута» » гуовои работаем«
|Гкмхма р«мосто*<« тай-v fltwxv owep^v* tafr»
Падхиа ер«ди*А та*-*
Поедена oxoä nflni
Смор-vu педхыа с rpoabrtuv».мои мои.»»
Юма пздоиа с аа» ■»«*.*« vikkw июй-ьа и иирсмог«ист»»«<ьа; ПОМ
Ссаарча» гКДЮма «КММСМИмаытмыв икхы
Юю-ам ПОМ аопиоаман»<п.ых-шрмо4ы<11м-ы> нош*
Пкюс'в'ыа» m И Под»« ямр м» ст»оа>
Ппчта шп vir гтуап 1 Падуема с«—Р ой та-^стыни ■I подасиа о««А погупустым Под»а мне« тупм-м Ц Падюч« юи-о» -густыми
Рис. 1.2 Лесорастительное районирование России (по С.Ф. Курнаеву)
При этом в России основная часть лесов сосредоточена в следующих трех лесорастительных зонах:
i. Зона хвойных лесов с сопутствующими им болотами и лугами таежного типа;
ii. Зона хвойно-широколиственных лесов и соответствующих им зональных типов болот и лугов;
т. Зона лиственных лесов вне области распространения темнохвойной тайги.
20
На территории России произрастает около 400 видов древеснокустарниковых пород, в том числе около 300 из них в лесных экосистемах [43]. Вместе с тем леса России в основном образованы шестью лесообразующими породами деревьев [26], а именно насаждениями с участием сосны (Pinus), ели {Picea), лиственницы (Larix), пихты (Abies), березы (Betula) и осины (Populm tremula). Географическое распределение преобладающих пород деревьев в лесных насаждениях России, полученное на основе материалов лесоинвентаризации, представлено на рисунке 1.3.
Рис. 1.3 Преобладающие древесные породы в лесах России (источник: Государственный доклад о состоянии и использовании лесных
ресурсов РФ, 2002)
В Европейской части России основными лесообразующими породами являются сосна, ель и береза, а в Сибири и на Дальнем Востоке наблюдается господство лиственницы, занимающей 38% покрытой лесом площади [26]. В российских лесах преобладают экономически ценные хвойные породы деревьев, составляющие по объему древесины 79% от общего запаса насаждений [26].
Продуктивность лесов также имеет существенные географические вариации, определяемые главным образом климатическими и почвенными условиями, а их средний запас и средний прирост, имеют тенденцию
21
возрастания от северных регионов к южным лесным территориям (рис. 1.4 и 1.5).
Рис. 1.4 Распределение средних запасов лесов по территории России, м /га (источник: Государственный доклад о состоянии и использовании лесных
ресурсов РФ, 2002)
■ о в . 1.0 01.1...1Л
■ 14-М
■ 2-1. -3.0
■ 3.1-.4.0
■ бопсс 4.0
Рис. 1.5 Средний прирост запаса древесины в лесах России, м2/га/год (источник: Государственный доклад о состоянии и использовании лесных
ресурсов РФ, 2002)
С точки зрения экономической эффективности лесопользования и выполнения лесами экологических функций, их важной характеристикой является возрастная структура насаждений, обуславливаемая совокупностью естественных факторов динамики и хозяйственной деятельностью человека. Возрастное распределение лесов России характеризуется преобладанием спелых насаждений, доля которых в хвойных лесах составляет 51%, в
22
твердолиственных - 53%, а в мягколиственных - 35% [42]. При этом по стране в целом средний возраст хвойных лесов равен 106 лет, твердолиственных - 99 лет, а мягколиственных - 50 лет. Представленная на рисунке 1.6 карта отражает пространственное распределение среднего возраста лесов России.
Рис. 1.6 Средний возраст лесов России, годы (источник: Государственный доклад о состоянии и использовании лесных
ресурсов РФ, 2002)
Бореальный пояс планеты, и в особенности Северная Евразия - это ключевой регион для изучения глобальных изменений, поскольку происходящие здесь климатические изменения относятся к числу наиболее заметных на планете. Отмеченное инструментальными наблюдениями прошлого столетия повышение температуры воздуха [174], было наибольшим во внутренних районах Северной Евразии (рис. 1.7), а моделирование будущих климатических изменений показывает, что самые большие изменения произойдут именно в этом регионе [170 .
Леса, как важнейшая компонента наземных экосистем планеты, тесно взаимодействуют с климатической, гидрологической и социально-экономической системами Земли [204]. Все компоненты геосферы неразрывно связаны между собой, а механизмы их взаимодействия основаны на процессах энергомассообмена, включающих биогеохимические и водный циклы, а также потоки энергии. Лесные экосистемы чрезвычайно динамичны и изменяются под воздействием сложного комплекса природных и антропогенных факторов, а
23
роль и масштабы влияния последних, при этом, все более возрастают. По некоторым оценкам человеческим сообществом к настоящему времени в различной степени преобразовано около 50% площади свободных от вечных льдов экосистем планеты [184] и потребляется около 40% объема всей производимой биосферой Земли чистой первичной продукции [115]. Существуют многочисленные научные свидетельства взаимосвязи нарастающих глобальных изменений климата с процессами трансформации биосферы [169].
-1 5<С -0.9«С -О 6®С -0Л«С 0“: 0.3*С 0 6«С о.а°с t.?»C 1.5*С ?*с 2.VZ л*с
Рис. 1.7 Изменение средней температуры на Земле за период 1965-2003 годов
(источник: Jones and Moberg, 2003)
Экосистемы планеты, включающие в себя совокупность зональных и интразональных природных комплексов различных типов, представляют собой непрерывно изменяющуюся систему со сложными внутренними связями и закономерностями динамики. При этом, факт динамичности экосистем под воздействием природных, в том числе и внешне разрушительных, например, таких как лесные пожары, факторов часто является неотъемлемым условием их устойчивого развития. Вместе с тем антропогенное влияние привносит в экосистемы как внутренне не свойственные им факторы воздействия (рубка
24
леса, техногенное загрязнение, сельскохозяйственное использование земель и т.д.), так и изменяет параметры изначально присущих ей факторов (лесные и травяные пожары, вспышки размножения насекомых и т.д.), выводя их за границы стационарных режимов. В случаях, когда компенсаторная реакция экосистем на указанные отклонения оказывается не достаточной, происходит изменение внутренне присущей им траектории устойчивого развития, что находит отражение в модификации качественных и количественных характеристик биомов, их сезонной и сукцессионной динамики, и как следствие, в силу наличия обратных связей, может приводить к изменениям климата. В свою очередь изменения климата могут оказывать модифицирующее воздействие на структуру растительного покрова, его фенологическую динамику, а также характер ряда других климатически обусловленных динамических факторов (частота лесных пожаров, численность насекомых и т.д.).
Поэтому, наряду с исключительно важным экономическим значением лесов России, как источника ценных древесных ресурсов, в последнее время мировым сообществом достигается все большее понимание их планетарной экологической роли как регулятора фундаментальных природных процессов, отвечающих за обмен энергией и веществом, и в частности цикл углерода [42, 93, 34]. Растущее внимание ведущих международных политических институтов (ООН, в8, ЕС и др.) к лесам, и, в частности, к лесам бореального пояса, в значительной мере продиктовано наблюдаемыми в последнее время процессами глобального потепления климата, вызываемого, как предполагается, повышением концентрации в атмосфере тепличных газов СОг, Ы20, СН4.
Лесные экосистемы являются крупнейшим на планете естественным поглотителем углерода, накапливающимся в связанном виде не только в древесном пологе насаждений, но и в лесной подстилке, почвах и торфяных болотах. Из приведенных в таблице 1.2 данных о запасах углерода в лесных экосистемах различных природных зон, наглядно видно, что бореальные леса
25
аккумулируют более половины всего углерода наземных экосистем, и главным образом за счет запасов в почвенных слоях [225].
Таблица 1.2
Запасы углерода в наземных экосистемах различных биомов
Тип лесного биома Площадь (106 га) Запасы углерода (109т)
почва биомасса растений общие
Бореальные леса 1509 624 51 675
Тропические леса 1756 216 159 375
Леса умеренного пояса 1040 100 21 121
Составляющие углеродного цикла, а именно поглощение (сток), депонирование и выброс (эмиссия) углерода в лесных экосистемах, зависят от многих условий. С одной стороны они определяются интенсивностью процессов фотосинтеза в лесах, который, в частности, зависит от породновозрастной структуры насаждений, типа напочвенного покрова и состава почв, климатических характеристик, а с другой стороны ходом процессов естественной деструкции отмершей биомассы и воздействием ряда внешних возмущающих факторов (пожары, вырубки, болезни и т.д.).
Суммарные объемы депонирования углерода лесами России оцениваются в 261,64 миллиона тонн в год [42], что эквивалентно 959 млн. тонн углекислого газа. Представленная на рисунке 1.8 карта отражает пространственное распределение объемов депонирования углерода лесными экосистемами России. Высокий уровень депонирования углерода в Европейско-Уральской части страны обусловлен возрастной структурой произрастающих на ее территории лесов, а именно наличием в составе насаждений молодняков и средневозрастных древостоев, обладающих большими темпами роста.
Сбор и обновление информации о структуре лесов России и происходящих в них динамических процессах в значительной мере обеспечивается национальными службами инвентаризации и охраны лесов, а также
26
существующей сетью отраслевых научно-исследовательских институтов и организаций РАН.
Представленная на рисунках 1.9 и 1.10 информация свидетельствует о неоднородности используемых методов сбора данных о лесах лесов по территории страны, а также о том, что только для 47% площади лесов давность обновления данных лесоустройства не превышает 10 лет.
■ Имоемторнзаиия песое Оеалесмые территории. па которых
дистанционными методами проведение лесоустройства не требуется
и оЛг-лплгичиитт :1:«ромптпллми
Рис. 1.9 Схема изученности лесов России (источник: Государственный доклад о состоянии и использовании лесных
ресурсов РФ, 2002)
Рис 1.10 Распределение площади лесного фонда по срокам проведения
лесоустройства (на 01.01.2003 г.)
На настоящий момент данные инвентаризации лесов России получены с использованием следующих трех методов сбора информации:
0) Лесоустройство, сочетающее наземные работы с дешифрированием аэрофотоснимков (АФС), и отличающиеся наибольшей точностью;
(11) Фотостатистичсская лссоинвснтаризация на основе использования спутниковых фотоснимков и выборочных крупномасштабных АФС;
(Ш) Проведенная около полувека тому назад аэротаксация, отличающаяся наиболее низкой точностью и достоверностью полученных данных.
По состоянию на 2002 год лесоустройство было проведено только на 61.4% площади лесного фонда, 32.6% площади было изучено различными методами инвентаризации, а на 6.0% имелись только данные аэротаксационных обследований 40-50 -летней давности [26].
Среди деструктивных факторов воздействия на леса ведущая роль принадлежит пожарам, вырубкам, а также гибели или деградации лесов в результате болезней, массового размножения насекомых и промышленных загрязнений [46].
Важнейшим фактором, определяющим структуру и динамику бореальных лесов, является огонь [87]. По далеко не полным данным официальной статистики только на активно охраняемой территории лесного фонда России ежегодно регистрируется от 12 до 36 тысяч лесных пожаров, охватывающих территорию от 0,5 до 5.2 млн. га (рис. 1.11) [56].
- Київ+380960830922